“张卫山”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果181个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于区块链的军事化应用系统-CN202011236236.7在审
发明人： 张卫山;孙刚 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2020-11-06 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于区块链的军事化应用系统，该系统基于联盟链系统框架hyperledger fabric进行开发，首先将现代化的军事网络中的成员划分为三个组织，分为前线作战组织、后方指挥组织以及后勤保障组织；然后根据各个组织在网络中发挥的不同作用进行网络节点的划分以启动一个包含三个组织的联盟链网络；最后开发了一套运行在联盟链网络上的智能合约，该智能合约提供了军队组织管理、武器装备管理、武器装备转交历史溯源等业务方法，实现了各组织在搭建的联盟链网络中相互合作，根据自身的不同职能进行协调作战。
一种基于区块军事化应用系统

[发明专利]一种基于平行数据的社会演化方法-CN202011231603.4在审
发明人： 张卫山;侯召祥 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2020-11-06 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提出一种基于平行数据的社会演化方法。自然环境的异常或剧烈变化可能导致一些突发事件，如海啸和地震，这些事件正成为国民经济发展的重大威胁。目前还没有一种有效的方法来评估自然灾害发生时社会状态，并针对当前状态确定最佳的应对策略。本发明基于平行数据和强化学习的思想，提出了一种社会演化建模方法，并构造了一个自我演化、自我学习和自我升级的推演模型，可以评估事件的影响，推演事件的发展状况，并给出最优策略，从而减少灾害造成的社会损失。
一种基于平行数据社会演化方法

[发明专利]一种多源数据融合与时序分析驱动的选举预测方法-CN202011238961.8在审
发明人：陈炳阳;张卫山;侯召祥;陈涛;于泽沛 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2020-11-09 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出一种多源数据融合与时序分析驱动的选举预测方法，主要涉及深度学习，数据挖掘领域。从互联网中抓取影响选举结果的相关数据作为数据源，并进行预处理操作。从预处理后数据提取情感、经济、疫情(重大事件)数据特征，对多类特征进行相关性分析，从而进行数据融合。用融合后的数据对双向长短期记忆模型进行训练优化，从而确定最佳训练周期(天数)，使用训练好的时序分析模型进行选举预测。本发明融合多类数据特征，具有实时分析、提前预测的特点，在意见挖掘、舆情预测方面有较为广泛的应用价值。
一种数据融合时序分析驱动选举预测方法

[发明专利]一种社区监控场景下车辆跟踪方法-CN202011029663.8在审
发明人：徐亮;张卫山;孙浩云;尹广楹;张大千;管洪清 -专利权人：青岛邃智信息科技有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及深度学习技术领域，具体公开了一种社区监控场景下车辆跟踪方法，包括以下步骤：采集社区监控场景下的车辆视频流，解码得到车辆图像集；标注车辆图像集属性制作车辆数据集，对车辆检测网络模型VAD‑Net做有监督训练；对监控场景下的行驶车辆进行目标检测，判断是否为新目标；确定为新目标，则初始化跟踪器与Pre‑MT预测器，记录其特征向量，并对其进行跟踪；确定不是新目标，则继续跟踪其行驶状态；确定目标消失，删除跟踪器与预测器；采用GPU调度策略进行GPU调度。本发明能够解决在跟踪车辆时出现的遮挡情况，减少了跟踪目标跳变的问题，大大地提高了社区环境下车辆跟踪实时准确度和效率。
一种社区监控场景车辆跟踪方法

[发明专利]一种社区监控场景下基于皱纹特征和姿态特征的行人年龄识别方法-CN202011029749.0在审
发明人：孙浩云;张卫山;尹广楹;张大千;徐亮;管洪清 -专利权人：青岛邃智信息科技有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像检索、人工智能、深度学习技术领域，具体公开了一种社区监控场景下基于皱纹特征和姿态特征的行人年龄识别方法，包括以下步骤：对来自于社区住户的行人图像数据源进行初步提取；且提取后的每个图像当中要求仅包含单个行人；对训练集中每个行人图像标定其脸部特征，姿态特征，且每个图像应当对其按照年龄进行正确的标定；针对标定的特征使用Adaboost算法分别建立人脸和行人姿态分类器等。本发明能够在社区复杂场景中对行人所处的年龄段进行准确识别，并且在部分特征缺失或模糊的情况下仍然能够根据现有的信息给出一定的判断结果。
一种社区监控场景基于皱纹特征姿态行人年龄识别方法

[发明专利]一种社区监控场景下人群聚集异常行为检测方法-CN202011029802.7在审
发明人：徐亮;张卫山;孙浩云;尹广楹;张大千;管洪清 -专利权人：青岛邃智信息科技有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及光流检测、深度学习技术领域，具体公开了一种社区监控场景下人群聚集异常行为检测方法，包括以下步骤：获取社区监控场景下人群视频流；下载激光KITTI数据集对设计的目标光流运动检测网络模型FMD‑CNN进行训练，直至得到最优参数；对视频流进行解码操作，得到相邻帧的两张图像，输入训练好的FMD‑CNN网络模型中，得到图像的光流表示；分析步骤3中得到的光流图像得到目标运动信息，进一步获取人群聚集行为；采用GPU调度策略进行GPU调度。本发明实现了直接对运动目标进行分析，去除了其他算法分析图像的复杂步骤，在实现检测人群聚集异常行为的基础上使用GPU调度策略提高了模型的检测效率，满足分析人群聚集行为的要求。
一种社区监控场景人群聚集异常行为检测方法

[发明专利]一种社区监控场景下电梯猥亵行为异常检测方法-CN202011029847.4在审
发明人：徐亮;张卫山;孙浩云;尹广楹;张大千;管洪清 -专利权人：青岛邃智信息科技有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及深度学习技术领域，具体公开了一种社区监控场景下电梯猥亵行为异常检测方法，包括以下步骤：获取社区内电梯环境下的乘客视频流，解码获得乘客图像并进行多属性标注制作数据集；将图像数据集输入设计的目标多属性检测网络模型TMD‑CNN中进行训练学习，直至得到最优参数；利用训练好的TMD‑CNN目标多属性检测模型对社区电梯环境进行检测，输出乘客数量、性别、关键点位置信息；使用距离计算公式计算异性关键点距离，比较与设定阈值大小关系，判断是否发生猥亵行为；采用GPU调度策略进行GPU调度。本发明使用GPU调度策略分析GPU实时情况提高网络模型的运行速度，提高检测效率，提高了对社区内电梯环境的适用性与实用性。
一种社区监控场景电梯猥亵行为异常检测方法

[发明专利]一种社区监控场景下基于局部特征识别和邻帧匹配的宠物跟踪方法-CN202011029862.9在审
发明人：孙浩云;张卫山;尹广楹;张大千;徐亮;管洪清 -专利权人：青岛邃智信息科技有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像检索、人工智能、深度学习技术领域，具体公开了一种社区监控场景下基于局部特征识别和邻帧匹配的宠物跟踪方法，该方法首先对宠物的头部、躯体、四肢以合适的若干个部位选区进行划分，对宠物个体以及每个局部特征部分建立多层次Adaboost分类器。然后使用建立好的ML‑Adaboost分类器识别出每帧图像中所存在的宠物个体以及对应头部、躯体、四肢部分；采用卡尔曼滤波对匹配失效的特征所处位置进行预测，以便跟踪算法能够将连续帧的图像中的宠物轨迹相关联。本发明能够在部分特征被遮挡的情况下仍然能够对宠物个体进行大致方向上的跟踪，并且逐帧匹配过程中相比于按照纹理特征相似度进行匹配的方法更加迅速和精准。
一种社区监控场景基于局部特征识别匹配宠物跟踪方法

[实用新型]一种可在线维护的轴接地环-CN202021409420.2有效
发明人：李建勇;吕杰;李明;张卫山;郭世永;杨发展;张建军 -专利权人：青岛博锐密封技术有限公司
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： H01R39/08 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种可在线维护的轴接地环，属于机械设备零部件领域，包括导电环和柔性导电体，导电环包括导电环基体和端盖，导电环基体上设置有至少两个凹槽，柔性导电体通过所述端盖固定在凹槽内，柔性导电体包括固定部和柔性部，柔性部包括若干柔性纤维段，柔性纤维段通过固定部包裹为所述柔性部。本实用新型的可在线维护的轴接地环可以取代目前常用的碳刷装置，实现维护简便，性能稳定，尤其在应对高频轴电压方面，因为几十到上百万根的柔性导电纤维和轴始终保持接触，可以有效的将轴电流接地。
一种在线维护接地

[发明专利]一种社区监控场景下基于人体外观属性和时空上下文的行人多目标跟踪方法-CN202011029853.X在审
发明人：孙浩云;张卫山;尹广楹;张大千;徐亮;管洪清 -专利权人：青岛邃智信息科技有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像检索、人工智能、深度学习技术领域，具体公开了一种社区监控场景下基于人体外观属性和时空上下文的行人多目标跟踪方法，包括以下步骤：对行人图像数据集进行行人整体和细粒度特征进行初步框取；将经过框取后的数据集作为输入，框取后的行人图像和特征图像部分作为输出，训练FG‑BMM模型；将步骤1中经过细粒度特征标定后的行人图像数据集按照不同时刻进行排列；将排列后的图像数据集依次输入至MPST‑STC模型进行训练，在MPST‑STC模型中，按照STC的原理对步骤1中所有框取的区域建立其空间上下文模型，根据时序将这些空间上下文模型整合，即为时空上下文模型等。本发明能够对行人的人脸以及其它外观图像进行跟踪，并且在遮挡情况下具有较好的鲁棒性。
一种社区监控场景基于人体外观属性时空上下文行人多目标跟踪方法

[发明专利]一种社区监控场景下车辆违停实时检测方法-CN202011029895.3在审
发明人：徐亮;张卫山;孙浩云;尹广楹;张大千;管洪清 -专利权人：青岛邃智信息科技有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及视频处理、人工智能、深度学习技术领域，具体公开了一种社区监控场景下车辆违停实时检测方法，包括以下步骤：社区环境下采集车辆数据集，训练本发明设计的车辆检测网络模型VDM‑CNN，直至参数最优；使用训练好的VDM‑CNN网络模型，对社区内禁停区域进行车辆目标检测、使用跟踪器存储检测到了目标车辆信息；计算跟踪器内车辆信息关系，判断是否有相同车辆对相同车辆在时间序列上进行时间、空间关系计算，判断目标是否具有时间连续性和空间不变性，进而判断是否有违规停车行为；GPU调度策略进行GPU调度。本发明具有较高的检测准确率，从时间连续性和空间不变性两个角度对禁停区域内的车辆是否违规停车进行分析判断，具有很好的有效性和鲁棒性。
一种社区监控场景车辆实时检测方法

[发明专利]一种社区监控场景下烟火检测方法-CN202011030101.5在审
发明人：徐亮;张卫山;孙浩云;尹广楹;张大千;管洪清 -专利权人：青岛邃智信息科技有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理、深度学习技术领域，具体公开了一种社区监控场景下烟火检测方法，包括以下步骤：获得社区监控场景下的烟火视频流，解码获得烟火图像；将部分烟火图像输入生成对抗网络GAN中，生成大量社区环境下的烟火图像；对烟火图像标注烟火添加标签制作数据集，为后续检测模型有监督训练提供数据基础；对数据集做PCA白化预处理，减少图像的冗余信息，降低图像像素之间的关联强度；将处理后的数据集输入烟火检测网络模型SFD‑CNN中进行训练学习，直至得到最后参数；利用训练好的SFD‑CNN模型对待识别图形进行检测，是否有烟火迹象等。本发明可有效提高社区环境下烟火的检测率与效率。
一种社区监控场景烟火检测方法

[发明专利]一种社区监控场景下行人多目标跟踪方法-CN202010966065.7在审
发明人：徐亮;张卫山;孙浩云;尹广楹;张大千;管洪清 -专利权人：青岛邃智信息科技有限公司
申请日： 2020-09-15 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及视频处理、机器学习、深度学习技术领域，具体公开了一种社区监控场景下行人多目标跟踪方法，该方法将多目标检测技术与多目标跟踪技术相结合，通过改进的Fast‑RCNN网络Fast‑RCNN+网络完成对行人多目标的检测，采用HOG统计和计算图像局部区域的梯度方向直方图来描述图像特征的方法完成对图像特征的提取工作，依据提取到的特征再利用Fast‑RCNN使用神经网络对图像进行分类检测；将多目标行人检测的数据通过关联矩阵的方法来建立数据关联；根据检测得到的具有关联性的目标数据并结合ReCNN网络模型实现基于上下文信息的行人多目标跟踪。本发明大大地提高了行人检测与跟踪的准确度和效率。
一种社区监控场景行人多目标跟踪方法

[发明专利]一种基于深度学习的人体关键点定位检测方法-CN202011134250.6在审
发明人：冯志珍;张卫山;于强 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2020-10-21 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于深度学习的人体关键点定位检测方法，以深度学习中的关键点检测算法为基础，提出新的二次回归检测方法，利用人体结构特点再次精准确定关键点位置。以深度学习中的卷积神经网络以及循环神经网络技术为基础，通过构建关键点检测神经网络对图片中的人体关键点进行精确定位。本发明在人体关键点定位算法设计和选取时，充分考虑其应用在安全带佩戴规范所接触的人体关键特征，此方法主要提高肩部、胸部、腰部及大腿部等7处重要骨骼关键点的位置检测的精度，采用关键点定位检测模块与安全带的检测模块相融合的方式进行高精确判断人员安全带佩戴是否符合规范。
一种基于深度学习人体关键定位检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的安全带低挂高用违规检测方法-CN202011082084.X在审
发明人：冯志珍;张卫山;于强 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2020-10-12 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于深度学习的安全带低挂高用违规检测方法，针对电力检修工作人员安全带规范问题，基于Mask RCNN算法提出了一种新型高空作业安全带低挂高用违规检测算法，实时高效率完成作业者安全带挂位违规检测问题。针对安全带挂环违规现象的复杂性和场景多变性等问题，本发明提出实用于安全带检测和人体关键点信息相结合检测的Mask‑Keypoints RCNN新型高空作业安全带违规挂法的检测方法，该算法基于人体关键点定位检测模块进行选取裁剪人体关键部位有用安全带数据集，结合安全带检测模块进行判断作业人员违规情况，算法本身具有很强的实用性和高效性，可有效地提高判断安全带低挂高用违规检测的精确率。
一种基于深度学习安全带低挂高用违规检测方法